使用Haystack框架构建QA-RAG代理 第1张

因此，它是可行的！我们可以使用更多的数据、书籍或 PDF 文件进行嵌入，从而生成更多的上下文感知答案。此外，GPT-4o、Anthropic’s Claude 或其他云 LLM 也能更好地完成工作。

我们的代理 RAG 系统展示了 Haystack 框架的灵活性和健壮性，以及其组合组件和管道的能力。通过部署到网络服务平台，以及使用 OpenAI 和 nthropic 等更好的付费 LLM，该 RAG 可随时投入生产。您可以使用 Streamlit 或基于 React 的 Web SPA 构建用户界面，以获得更好的用户体验。

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